Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKRuang lingkup, bahan dan cara penelitian : Telah dilakukan penelitian retrospektif di Departemen Patologi Anatomik FKUI RRSUPN CM. Sampel diambil dari Arsip Departemen PatoIogi Anatomik dari tahun 1995 sampai dengan tahun 2003. Gambaran histologik melanoma malignum dinilai uang, yaitu tipe Nodular Melanoma, tipe Superficial Spreading Melanoma dan tipe Acral Lenligineous Melanoma.Dilakukan pewarnaan ulang HE dan imunoperoksidase dengan menggunakan antibodi Ki67. Penghitungan jumlah mitosis dilakukan dengan menghitung jumlah mitosis/kuadrat milimeter pada 10 LPB secara acak. Penilaian ketebalan tumor dilakukan menurut Breslow. Perkalian antara ketebalan tumor dan jumlah mitosis dilakukan untuk penentuan indeks prognosis. Penghitungan positifitas Ki67 pada inti sel yang berwarna coklat tua dilakukan pada 500 sel secara acak. Untuk mengetahui hubungan berbanding terbalik antara ekspresi Ki67 dengan indeks prognosis dilakukan uji korelasi non parametrik 2x2 dengan uji Pearson. Uji korelasi parametrik dilakukan dengan uji Tukey dan Duncan.Hasil dan kesimpulan: Dan 20 kasus MM (11 kasus NM, 5 kasus ALM dan 4 kasus SSM), didapatkan 17 kasus MM (10 kasus NM, 4 kasus ALM dan 3 kasus SSM) yang positif mengekspresikan Ki67, 3 kasus yang tidak mengekspresikan Ki67 terdiri atas 1 kasus NM, 1 kasus ALM dan I kasus SSM. Dua puluh kasus MM menunjukkan 12 kasus dengan Breslow > 4 mm (8 kasus NM dan 4 kasus ALM), sedangkan 8 kasus dengan Breslow < 4 mm (3 kasus NM , 1 kasus ALM dan 4 kasus SSM).Pada 4 kasus SSM 3 kasus mengekspresikan Ki67 positif 1 dan 1 kasus tidak mengekspresikan Ki67. Hasil uji korelasi menunjukkan adanya hubungan bermakna antara ketebalan tumor Breslow dengan indeks proliferasi Ki67. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan, bahwa antibodi monoklonal Ki67 sebagai petanda proliferasi dapat digunakan sebagai indikator dalam memprediksi prognosis dan kemungkinan terjadinya early metastasis pada penderita MM yang mempunyai nilai ketebalan Breslow rendah, seperti pada jenis SSM."

"Latar Belakang : Pemahaman mengenai karakteristik biologik dan faktor prognostik melanoma malignum yang merupakan tumor ganas melanositik merupakan hal yang penting karena berhubungan dengan pemilihan terapi serta kesintasan penderita. Agresivitas tumor dapat dinilai dari beberapa faktor histopatologik, antara lain: ada tidaknya ulserasi, aktivitas mitosis, dan keterlibatan kelenjar getah bening. Ekspresi protein p16 dan ki67 merupakan beberapa marker yang memiliki peran dalam prediktif prognostik melanoma malignum. Tujuan : Mengetahui hubungan antara ekspresi protein p16 dan Ki67 pada beberapa faktor prognostik histopatologik yang dapat digunakan sebagai penanda agresivitas tumor yaitu ulserasi, aktivitas mitosis dan metastasis pada tumor primer melanoma malignum jenis nodular. Metode : Penelitian ini merupakan studi potong lintang dengan metode imunohistokimia menggunakan p16 dan Ki67 pada 25 kasus melanoma malignum jenis nodular. Hasil : Ekspresi protein p16 negatif pada 40% kasus melanoma ulseratif dan 52% kasus dengan aktivitas mitosis tinggi, dan 16% kasus pada metastasis kgb. Ekspresi Ki67 positif pada 44% kasus melanoma dengan aktivitas mitosis tinggi, dan 20 % kasus melanoma metastasis serta 32% kasus dengan ulserasi. Kesimpulan : Tidak terdapat hubungan yang bermakna antara ekspresi p16 dengan gambaran ulserasi, aktivitas mitosis tinggi, dan metastasis kgb pada melanoma malignum kulit jenis nodular. Tidak terdapat hubungan antara ekspresi Ki67 dengan gambaran ulserasi, aktivitas mitosis tinggi serta metastasis kgb pada melanoma malignum kulit jenis nodular.

---

Background : To understanding about biological behaviour and prognostic factor of melanoma malignum as a malignant tumor from melanocyte is important, because its relationship with choise of therapy and survival of the patiens. The aggresivity of the tumour, can be predicted from several prognostic factors: ulceration of the tumour, mitotic activity, and lymph nodes metastasis. P16 and Ki67 protein expressions can be used as a prognostic markers in cutaneous nodular melanoma malignum.

Aim : Assesing p16 and Ki67 protein expression and its relatinoship with several histopatological prognostic factors as a marker of aggressiveness of the tumors: ulceratin, mitotic activity, and lymph nodes metastasis in cutaneous nodular melanoma malignum.

Metode : This was a cross-sectional study on 25 cases of nodular melanoma, stained with p16 and ki67 antibody with immunohistochemical methods.

Result : P16 negative expression can be found in 40% of ulcerated melanoma cases, and 52% cases with high mitotic activity and 16% of cutaneous nodular melanoma with lymph nodes metastasis. Ki67 positive expression was found in 44% of cases with high mitotic activity, 20% cases of metastasis melanoma and 32% cases in ulcerated melanoma.

Conclusion : There was no statistically significant association between p16 expression with ulcerated melanoma, high mitotic activity,and metastatic melanoma in lymph nodes. Also no statistically significant between Ki67 expression with ulcerated melanoma, high mitotic activity and lymph nodes metastatic melanoma."

"Praktek residensi Keperawatan Medikal Bedah peminatan Onkologi yang telah dilaksanakan di RS Kanker Dharmais menetapkan satu kasus kelolaan utama yaitu Melanoma Malignan Metastase Paru dan 30 kasus resume kasus-kasus kanker dengan menggunakan pendekatan teori peaceful end of life. Saat melakukan praktek residensi telah dilakukan berbagai rangkaian kegiatan yang berhubungan dengan permasalahan pasien kanker yaitu dengan memberikan asuhan keperawatan secara professional dan komprehensif kepada pasien-pasien kanker dan salah satu diantaranya adalah kanker Melanoma Malignan dengan menggunakan pendekatan teori peaceful end of life., melakukan suatu penerapan intervensi keperawatan yang berdasarkan Evidence Based Nursing yaitu penerapan terpai komplementer Abdominal Massage untuk mengurangi konstipasi akibat kemoterapi pada pasien kanker dan penerapan suatu proyek inovasi yaitu untuk mengatasi kecemasan pada pasien persiapan opersai kolorektal, dimana hampir sebagian besar pasien kanker mengalami anxietas atau kecemasan sehingga penerapan berupa edukasi terhadap pasien dengan persiapan operasi kolorektal dapat diatasi.

---

The Medical Surgical Nursing residency practice specializing in Oncology which was carried out at the Dharmais Cancer Hospital identified one main case of management, namely Lung Metastases Malignant Melanoma and 30 resume cases of cancer cases using the peaceful end of life theory approach. When carrying out residency practice, various series of activities related to the problems of cancer patients have been carried out, namely by providing professional and comprehensive nursing care to cancer patients, one of which is Malignant Melanoma cancer, using the peaceful end of life theory approach. nursing intervention based on Evidence Based Nursing, namely the application of complementary Abdominal Massage therapy to reduce constipation due to chemotherapy in cancer patients and the implementation of an innovation project, namely to overcome anxiety in patients preparing for colorectal surgery, where almost the majority of cancer patients experience anxiety or anxiety so the application takes the form of education in patients preparing for colorectal surgery can be addressed.

"

"Kanker kulit termasuk salah satu kanker dengan kasus terbanyak di seluruh dunia dan menjadi penyebab kematian terbanyak adalah kanker kulit melanoma. Pendeteksian dan diagnosis dini berhasil meningkatkan angka survival rate untuk melanoma tingkat awal sebesar 95%. Oleh karena itu, analisis gambar medis sangat penting dalam upaya pengobatan penyakit kulit sedini mungkin. Cara pendeteksiaan saat ini yang menggunakan metode manual masih kurang handal dan memakan banyak waktu. Adanya pengembangan teknologi deep learning dan computer vision dapat membantu dokter dalam melakukan segmentasi lesi kulit dengan lebih cepat dan akurat. Penelitian ini mengusulkan penggunaan arsitektur Recurrent Residual U-Net (R2U-Net) dalam melakukan tugas segmentasi lesi kulit. Arsitektur ini menggunakan recurrent residual block yang terinspirasi dari residual connection dan Recurrent Convolutional Layer (RCL) ke dalam arsitektur berbasis U-Net. Unit residual dengan RCL membantu mengembangkan model lebih dalam yang efisien. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah dataset yang berasal dari International Skin Imaging Collaboration (ISIC) 2018. Penelitian ini berhasil meningkatkan kinerja model dalam memprediksi segmentasi lesi kulit pada nilai Dice Similarity Coefficient (DSC), jaccard index, akurasi, sensitivitas, spesifisitas, dan presisi masing-masing sebesar 88,16%, 79,03%, 94,07%, 87,25%, 96,98%, dan 89,50%, dengan rata-rata kenaikan sebesar 2,4%.

---

Skin cancer is one of the most common cancers in the world and the leading cause of death is melanoma. Early detection and diagnosis can increase the survival rate for early-stage melanoma by 95%. Therefore, analysis of medical images is very important in efforts to treat skin diseases as early as possible. The current detection method that uses the manual method is still less reliable and takes a lot of time. The development of deep learning technology and computer vision can assist doctors in segmenting skin lesions more quickly and accurately. This study proposes the use of the Recurrent Residual U-Net (R2U-Net) architecture in performing the task of segmenting skin lesions. This architecture uses a recurrent residual block inspired by the residual connection and recurrent convolutional layer (RCL) in a U-Net-based architecture. Residual units with RCL help develop efficient deeper models. The dataset used in this study is a dataset from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC) 2018. This research succeeded in improving the model's performance in predicting skin lesion segmentation on the Dice Similarity Coefficient (DSC), jaccard index, accuracy, sensitivity, specificity, and precision values of each respectively 88.16%, 79.03%, 94.07%, 87.25%, 96.98%, and 89.50%, with an average increase of 2.4%."

"Melanoma is an increasingly important public health problem. Although the cause of most malignant melanomas, over-exposure to ultraviolet light, is well known, effective treatment has remained challenging.The past several years have been marked by extraordinary developments in melanoma treatment in the arena of targeted therapeutics. This book describes these ground-breaking discoveries and their implications for clinical use. As melanoma biology is increasingly understood, so the development of targeted therapies for this disease is spurred ahead. This book covers both established signal transduction inhibitors and the fascinating emerging realm of molecularly-guided immunotherapies.This benchmark book provides the most up-to-date information on the new breed of melanoma therapies. Composed of the works of major researchers and clinicians, this book offers new insights, novel approaches, and promising data for effective treatment planning. "

"Penelitian ini menyajikan ekstraksi fitur citra dermatoskopik untuk diagnosis kanker kulit melanoma berdasarkan asymmetry, border irregularity, color variation, dan diameter (ABCD). Fitur ABCD adalah informasi yang penting berdasarkan analisis morfologi lesi citra dermatoskopik. Fitur tersebut digunakan dalam perhitungan Total Dermatoscopic Value (TDV) untuk diagnosis kanker kulit melanoma. Fitur asymmetry terdiri dari informasi asimetri dan indeks perpanjangan luka. Fitur border irregularity terdiri dari informasi indeks compactness, dimensi fraktal, edge abruptness, dan transisi pigmentasi dari lesi. Warna fitur homogenitas terdiri dari informasi homogenitas warna dan korelasi antara fotometri dan geometri lesi. Ekstraksi diameter adalah diameter lesi. Ada tiga diagnosa yang digunakan pada penelitian ini yaitu melanoma, diduga melanoma, dan benign skin lesion. Percobaan ini menggunakan 30 sampel dari lesi citra dermatoskopik kanker kulit melanoma yang mencurigakan. Berdasarkan percobaan, akurasi dari sistem ini adalah 85% dan terdapat empat diagnosa palsu dari 30 sampel.

---

AbstractThis research present asymmetry, border irregularity, color variation, and diameter (ABCD) feature extraction of image dermatoscopic for melanoma skin cancer diagnosis. ABCD feature is the important information based on morphology analysis of image dermatoscopic lesion. ABCD feature is used to calculate Total Dermatoscopic Value (TDV) for melanoma skin cancer diagnosis. Asymmetry feature consist information of asymmetry and lengthening index of the lesion. Border irregularity feature consist information of compactness index, fractal dimension, edge abruptness, and pigmentation transition from the lesion. Color homogeneity feature consist information of color homogeneity and the correlation between photometry and geometry of the lesion. Diameter extraction is diameter of the lesion. There are three diagnosis that is used on this research i.e. melanoma, suspicious, and benign skin lesion. The experiment uses 30 samples of image dermatoscopic lesion that is suspicious melanoma skin cancer. Based on the experiment, the accuracy of the system is 85% that there are four false diagnoses of 30 samples."

"This book describes both the technologies used in the discovery of melanoma biomarkers and the clinical application of these biomarkers for diagnosis and staging of disease, determination of prognosis, treatment planning, monitoring of response to therapy, identification of novel therapeutic targets and drug development. A broad range of biomarkers (DNA/chromosomal, mRNA, microRNA, mitochondrial DNA, epigenetic and protein) is outlined. As therapies for melanoma become increasingly more target specific, the identification, validation and use of biomarkers will invariably play a greater role in the management of patients with this disease."

"buku ini membahas tetang virus molekuler secara spesifik"